Вы все еще можете использовать логистическую регрессию, потому что ваш результат дихотомический, инфицированный и неинфицированный. Я бы просто использовал подход фиктивной переменной и не использовал бы путешествия в качестве справочной категории (т.е. для каждого из ваших мест у вас есть переменная, закодированная как 1, если они посетили это место, и как 0, если они не посещали это место). Таким образом, если вы преобразуете свои бета-коэффициенты в шансы (т. Е. Увеличиваете лог-шансы), интерпретация фиктивной переменной для местоположения A будет отношением шансов местоположения посещения A к не посещающему местоположению A, контролирующему другие места, которые посещали. Также обратите внимание на то, что в этом подходе многоколлинеарность является проблемой (например, если многие из людей, которые путешествуют в А, также путешествуют в В, это может сместить каждый из их коэффициентов).